Strategie per ottimizzare le prestazioni e i costi nell’utilizzo di modelli di lingua di grandi dimensioni nel cloud

Strategie per massimizzare l'efficienza e ridurre i costi nell'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni nel cloud

Il Large Language Model (LLM) ha recentemente iniziato a trovare il suo posto nel mondo degli affari e continuerà ad espandersi ulteriormente. Man mano che l’azienda ha compreso i benefici dell’implementazione dell’LLM, il team dei dati ha adattato il modello alle esigenze aziendali.

Il percorso ottimale per l’azienda è utilizzare una piattaforma cloud per scalare qualsiasi esigenza di LLM di cui l’azienda ha bisogno. Tuttavia, ci sono molte difficoltà che potrebbero ostacolare le prestazioni dell’LLM nel cloud e aumentare i costi di utilizzo. Certamente è ciò che vogliamo evitare in azienda.

Ecco perché questo articolo cercherà di delineare una strategia che potresti utilizzare per ottimizzare le prestazioni dell’LLM nel cloud, prendendosi cura dei costi. Qual è la strategia? Scopriamolo.

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1. Avere un Piano di Budget Chiaro

Dobbiamo capire la nostra situazione finanziaria prima di implementare qualsiasi strategia per ottimizzare le prestazioni e i costi. Quanto budget siamo disposti a investire nell’LLM diventerà il nostro limite. Un budget più alto potrebbe portare a risultati di prestazioni più significativi, ma potrebbe non essere ottimale se non supporta l’attività aziendale.

Il piano di budget richiede una discussione approfondita con vari stakeholder in modo da non diventare uno spreco. Identifica il focus critico che la tua azienda desidera risolvere e valuta se vale la pena investire nell’LLM.

La strategia si applica anche a qualsiasi attività o individuo indipendente. Avere un budget per l’LLM a cui sei disposto a spendere aiuterà i tuoi problemi finanziari a lungo termine.

2. Decidi la Dimensione del Modello e dell’Hardware Giusti

Con l’avanzamento della ricerca, esistono molti tipi di LLM tra cui scegliere per risolvere i nostri problemi. Un modello con parametri più piccoli sarebbe più veloce da ottimizzare, ma potrebbe non avere la migliore capacità di risolvere i problemi aziendali. Mentre un modello più grande ha una base di conoscenza e creatività più ampia, costa di più per il calcolo.

Ci sono compromessi tra prestazioni e costo con il cambiamento della dimensione dell’LLM, che dobbiamo considerare quando decidiamo sul modello. Abbiamo bisogno di modelli con parametri più grandi che offrono migliori prestazioni ma richiedono costi più elevati, o viceversa? È una domanda che dobbiamo porci. Quindi, cerca di valutare le tue esigenze.

Inoltre, l’hardware del cloud potrebbe influenzare anche le prestazioni. Una memoria GPU migliore potrebbe avere un tempo di risposta più rapido, consentire modelli più complessi e ridurre la latenza. Tuttavia, una memoria più elevata significa costi più alti.

3. Scegli le Opzioni di Inferenza Idonee

A seconda della piattaforma cloud, ci saranno molte scelte per le inferenze. In base alle esigenze del carico di lavoro delle tue applicazioni, l’opzione che desideri scegliere potrebbe essere diversa. Tuttavia, l’inferenza potrebbe anche influenzare i costi di utilizzo, poiché il numero di risorse è diverso per ogni opzione.

Se prendiamo ad esempio le opzioni di inferenza di Amazon SageMaker, le tue opzioni di inferenza sono:

1. Inferenza in Tempo Reale. L’inferenza elabora la risposta istantaneamente quando arriva l’input. Di solito viene utilizzata per le inferenze in tempo reale, come chatbot, traduttore, ecc. Poiché richiede sempre una latenza ridotta, l’applicazione avrebbe bisogno di elevate risorse di calcolo anche nel periodo di bassa domanda. Ciò significa che l’LLM con inferenza in tempo reale potrebbe comportare costi più alti senza alcun beneficio se non c’è domanda.

1. Inferenza Serverless. Questo tipo di inferenza è dove la piattaforma cloud scala e assegna in modo dinamico le risorse necessarie. Le prestazioni potrebbero risentirne in quanto potrebbe esserci una leggera latenza ogni volta che le risorse vengono avviate per ogni richiesta. Tuttavia, è la soluzione più conveniente in termini di costo poiché si paga solo per quello che si utilizza.

1. Trasformazione in Batch. L’inferenza è dove elaboriamo la richiesta a lotti. Ciò significa che l’inferenza è adatta solo per processi offline poiché non elaboriamo immediatamente le richieste. Potrebbe non essere adatto per qualsiasi applicazione che richiede un processo istantaneo poiché ci sarà sempre un ritardo, ma non costa molto.

1. Inferenza Asincrona. Questo tipo di inferenza è adatto per compiti in background in quanto esegue il compito di inferenza in background mentre i risultati vengono recuperati in seguito. Per quanto riguarda le prestazioni, è adatto per modelli che richiedono un lungo tempo di elaborazione in quanto può gestire vari compiti contemporaneamente in background. In termini di costo, potrebbe essere efficace anche grazie a una migliore allocazione delle risorse.

Prova a valutare ciò di cui ha bisogno la tua applicazione, in modo da avere l’opzione di inferenza più efficace.

 

4. Costruisci una prompt efficace

 

LLM è un modello con un caso particolare, poiché il numero di token influenza il costo che dovremmo pagare. Ecco perché è necessario costruire una prompt in modo efficace, utilizzando il minimo numero di token sia per l’input che per l’output, mantenendo comunque la qualità dell’output.

Cerca di costruire una prompt che specifichi una certa quantità di output del paragrafo o utilizza un paragrafo conclusivo come “riassumere”, “conciso” e altri. Inoltre, costruisci accuratamente la prompt di input per generare l’output desiderato. Non lasciare che il modello LLM generi più di quanto sia necessario.

 

5. Memorizza le risposte nella cache

 

Potrebbero esserci informazioni che vengono richieste ripetutamente e hanno le stesse risposte ogni volta. Per ridurre il numero di interrogazioni, possiamo memorizzare nella cache tutte le informazioni tipiche nel database e richiamarle quando necessario.

Di solito, i dati vengono archiviati in un database vettoriale come Pinecone o Weaviate, ma la piattaforma cloud dovrebbe avere il suo database vettoriale. La risposta che vogliamo memorizzare nella cache viene convertita in forma vettoriale e archiviata per future interrogazioni.

Ci sono alcune sfide quando vogliamo memorizzare efficacemente le risposte, poiché è necessario gestire le politiche in cui la risposta memorizzata nella cache non è sufficiente per rispondere alla query di input. Inoltre, alcune cache sono simili tra loro, il che potrebbe portare a una risposta errata. Gestisci bene la risposta e disponi di un database adeguato che possa aiutare a ridurre i costi.

 

Conclusioni

 

LLM che implementiamo potrebbe costarci troppo e avere prestazioni inaccurate se non li trattiamo correttamente. Ecco perché ecco alcune strategie che puoi adottare per ottimizzare le prestazioni e i costi del tuo LLM nel cloud:

1. Avere un piano di budget chiaro,
2. Decidere la dimensione e l’hardware del modello giusti,
3. Scegliere le opzioni di inferenza adatte,
4. Costruire prompt efficaci,
5. Memorizzare le risposte nella cache.

  

[Cornellius Yudha Wijaya](https://www.linkedin.com/in/cornellius-yudha-wijaya/) è un assistente manager della data science e uno scrittore di dati. Mentre lavora a tempo pieno presso Allianz Indonesia, ama condividere consigli su Python e Data tramite i social media e i media scritti.